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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利一种基于特征交互和注意力解码的农作物区域提取的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116245891B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211446953.1，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于特征交互和注意力解码的农作物区域提取的方法是由任东;何雨岩;孙航;向野;汤丹;丁峰设计研发完成，并于2022-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征交互和注意力解码的农作物区域提取的方法在说明书摘要公布了：一种基于特征交互和注意力解码的农作物区域提取的方法，它包括以下步骤：步骤1：使用无人机获取遥感影像，并对遥感影像进行一系列的数据预处理，制作成数据集；步骤2：在网络模型中构建深度特征交互模块；步骤3：在网络模型中构建空间注意力解码模块，并用数据集对整体网络模型进行训练，得到训练好的模型权重；步骤4：将待识别的遥感区域图像输入到模型中得到分割结果；步骤5：根据遥感图像的分辨率和分割结果计算农作物区域面积；本发明的目的是能在节省大量的人力物力的情况下，实现对农村农作物区域面积的有效提取。

本发明授权一种基于特征交互和注意力解码的农作物区域提取的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征交互和注意力解码的农作物区域提取的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取遥感影像，并对遥感影像进行一系列的数据预处理，制作成数据集； 步骤2：在网络模型中构建深度特征交互模块； 步骤3：在网络模型中构建空间注意力解码模块，并用数据集对整体网络模型进行训练，得到训练好的模型权重； 步骤4：将待识别的遥感区域图像输入到网络模型中得到分割结果； 步骤5：根据遥感图像的分辨率和分割结果计算农作物区域面积； 在步骤2中，构建深度特征交互模块，提取和融合农作物的多尺度特征，包括以下步骤： 2-1：骨干网络ResNet50由5个卷积集合构成，图片输入ResNet50，依次得到特征图F0、特征图F1、特征图F2、特征图F3、特征图F4；得到的特征图F4输入到深度特征交互模块中，深度特征交互模块由并行卷积支路和两个通道注意力组成； 2-2：特征图F4经过卷积操作Conv1得到特征图C1，特征图F4经过卷积Conv2得到特征图C2；特征图C2与特征图F4在通道上进行拼接，并经过通道注意力模块处理，作为卷积Conv3的输入，得到特征图C3；特征图C3与特征图F4在通道上进行拼接，并经过通道注意力模块处理，作为卷积Conv4的输入，得到特征图C4；特征图F4经过全局平均池化Pool得到特征图C5，经过并行操作得到五个特征图融合之后得到高级特征图F5，并降低特征图F5的通道数。

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